Обогащение данных

Для вашего анализа требуются данные, поэтому вы создадите слой, содержащий участки переписи населения в округе Гвиннет. После этого вы дополните материалы ключевыми показателями социально-экономической уязвимости, которые будете использовать при анализе пригодности.

Создание проекта

Сначала вы создадите проект в ArcGIS Pro. Вы также подтвердите, что у вас есть лицензия ArcGIS Business Analyst, необходимая для завершения обучения.

  1. Запустите ArcGIS Pro. Если будет предложено, войдите под лицензированной учетной записью организации ArcGIS.
    Примечание:

    Если у вас нет доступа к ArcGIS Pro или учетной записи организации ArcGIS, см. варианты доступа к программному обеспечению.

  2. Под Новым проектом щелкните Карта.

    Опция Карта в разделе Новый проект

  3. В окне Новый проект для Имя введите Socioeconomic_vulnerability_in_Gwinnett_County. Оставьте параметр Местоположение без изменений и убедитесь, что опция Создать папку для этого проекта включена.
  4. Нажмите OK.

    Проект создается с картой по умолчанию. На данный момент единственным слоем является Топографическая базовая карта, которая обеспечивает географический контекст.

  5. Щелкните вкладку Проект на ленте.

    Вкладка Проект на ленте

  6. Щелкните Лицензирование.

    Вкладка Лицензирование

  7. В разделе Дополнительные модули ArcGIS Pro убедитесь, что у вас есть лицензия ArcGIS Business Analyst, необходимая для выполнения этого упражнения.
    Примечание:

    Для получения дополнительной информации о лицензии ArcGIS Business Analyst и о том, как ее получить, посетите страницу продукта ArcGIS Business Analyst.

    Business Analyst в разделе Дополнительные модули ArcGIS Pro на вкладке Лицензирование

  8. Щелкните кнопку Назад.

    Кнопка Назад

    Вы вернетесь к проекту.

Добавление границ районов переписи

Далее вы создадите слой границ переписного участка для округа Гвиннетт, используя инструмент геообработки, доступный вместе с дополнительным модулем ArcGIS Business Analyst.

Примечание:

Рабочий процесс, описанный в этом руководстве, может быть выполнен для любого округа США или его эквивалента. Если необходимо, можно использовать свой собственный интересующий вас округ вместо округа Гвиннет, но результаты будут отличаться от приведенных в примерах изображений. Рекомендуется выполнить рабочий процесс для округа Гвиннетт, прежде чем пытаться выполнить его для другого округа.

Прежде чем продолжить, вам необходимо подтвердить, что вы используете самые последние данные по США из Esri.

  1. Щелкните вкладку Анализ на ленте.

    Вкладка Анализ на ленте

  2. В группе Рабочие процессы щелкните Business Analysis.

    Кнопка Business Analysis на ленте

  3. Убедитесь, что в нижней части меню для Источник данных Business Analyst выбрано United States (Esri 2024).

    Для Источник данных Business Analyst задано United States (Esri 2024)

    Примечание:

    Если в качестве источника данных выбрано не United States (Esri 2024), щелкните Изменить источник данных. В окне Business Analyst Data Source в разделе Портал выберите North America. Разверните United States и выберите Esri 2024. Нажмите OK.

    Теперь вы создадите границы районов переписи.

  4. В группе Геообработка щелкните Инструменты.

    Кнопка Инструменты на ленте

    Откроется панель Геообработка.

  5. В строке поиска на панели Геообработка введите Создать стандартные географические торговые области. В списке результатов щелкните Создать стандартные географические торговые области.

    Инструмент Создать стандартные географические торговые области в результатах поиска

    Этот инструмент создает слой с базовыми географическими границами на уровне, указанном вами на основе активного источника данных ArcGIS Business Analyst.

  6. В разделе Региональный уровень выберите Census Tracts (US.Tracts).
  7. В поле Выходной класс объектов введите Gwinnett_County_tracts.

    Параметры Региональный уровень и Выходной класс объектов

    Далее вы выберете участки переписи, которые вы хотите включить в выходной слой. Вы можете выполнить поиск и выбрать участки переписи населения в любом округе США.

  8. У поля Geography IDs List щелкните кнопку Обзор.

    Кнопка Обзор

  9. В окне Select Geography: US.Tracts щелкните US by Tracts.

    Появится список всех штатов. Округ Гвиннет находится в Джорджии.

  10. Щелкните Georgia.

    Папка Georgia в списке штатов

  11. В списке округов Джорджии найдите и выберите Gwinnett County.

    Папка Gwinnett County

    Подсказка:

    Также можно найти округ с помощью окна поиска.

    Появится список всех переписных участков в округе. Каждый переписной участок обозначается номером. Выберите все участки в округе.

  12. Установите отметку у Gwinnett County.

    Отметку у Gwinnett County

    Значок показывает, что выбрано 220 переписных участков. Это число представляет собой общее количество участков в округе Гвиннет.

    Примечание:

    Инструмент Создать стандартные географические торговые области может обработать максимум 1000 записей. Для округов с более чем 1000 участками переписи рекомендуется запустить инструмент с параметром Уровень географии, заданным как Counties (US.Counties), а для Geography IDs List указать интересующий округ. Это позволит создать слой границ округа. Затем запустите инструмент Generate Geographies From Overlay, чтобы создать переписные участки в границах округа. Дополнительные сведения об этом инструменте см. на странице документации Создание стандартных географических торговых областей по географии, расстоянию или времени.

  13. Нажмите OK.
  14. На панели Геообработка щелкните Запустить.

    Инструмент запустится. Слой переписных участков в округе Гвиннетт создан и добавлен на карту.

    Слой Tracts на карте

    Примечание:

    Ваши символа по умолчанию могут отличаться от изображенных на рисунке.

    Вы измените базовую карту на более минималистичную по дизайну, чтобы сделать акцент на результатах анализа.

  15. На ленте щелкните вкладку Карта. В группе Слой щелкните Базовая карта.

    Кнопка Базовая карта

  16. Выберите базовую карту Светло-серое полотно.

    Базовая карта со светло-серым полотном в меню Базовая карта

    Базовая карта изменится.

    Карта с базовой картой Светло-серое полотно
  17. На Панели инструментов быстрого доступа щелкните кнопку Сохранить проект.

    Кнопка Сохранить проект

    Подсказка:

    Вы также можете нажать Ctrl+S, чтобы сохранить проект.

Добавление социально-экономических индикаторов

Теперь, когда у вас есть данные переписи населения по изучаемому региону, можно дополнить их ключевыми показателями для оценки социально-экономической уязвимости, включая доход, жилье, занятость и медицинское страхование. Вы будете использовать инструмент Обогатить слой, который добавляет демографические данные к объектам, в зависимости от их географического местоположения.

Примечание:

В реальных условиях, прежде чем определить, какие показатели следует использовать для определения социально-экономической уязвимости, важно поработать с широким кругом заинтересованных сторон, включая жителей соответствующих районов, чтобы определить цель анализа и вопрос, на который вы намерены ответить.

  1. На панели Геообработка щелкните кнопку Назад.

    Кнопка Назад на панели Геообработка

  2. В строке поиска введите Обогатить слой. В списке результатов поиска щелкните Обогатить слой (Инструменты Business Analyst).

    Инструмент Обогатить слой в результатах поиска

  3. Для Выходных объектов выберите Gwinnett_County_ tracts. Для Класса выходных объектов введите Gwinnett_County_enriched.
  4. Рядом с Переменные щелкните кнопку Добавить.

    Кнопка Добавить на панели инструмента Обогатить слой

    Появляется окно Обзор данных. В этом окне классифицируются и отображаются все переменные данных, доступные для выбранного источника данных. Вы найдете и добавите переменные, которые отражают следующие компоненты социально-экономической уязвимости:

    • Доход и статус занятости
    • Бедность и государственная помощь
    • Доступность жилья и обременение
    • Доступ к медицинскому обслуживанию
    • Образование и доступ к цифровым услугам
    • Инвалидность и доступность
    Примечание:

    Список всех переменных, их размерность и причина включения в анализ приведены в конце этого руководства в разделе Обоснование переменных.

  5. В окне Обзор данных в строке поиска введите Household Income и нажмите Enter.

    Household Income в строке поиска

  6. В списке результатов установите отметку около 2024 Median Household Income.

    Переменная 2024 Median Household Income

    У этой переменной есть два параметра, известные как метрики: # и Index. Эти показатели определяют, измеряется ли доход как реальное значение или как индекс, который сравнивает его со средним показателем по стране. Вы можете включить одну или обе метрики, но в этом руководстве вы добавите только числовую метрику, которая выбрана по умолчанию.

    Значок Показать/скрыть панель подробной информации показывает, что выбрана одна переменная.

    Значок, показывающий одну выбранную переменную

  7. В строке поиска введите Food Stamps и нажмите Enter.
  8. В списке результатов отметьте 2022 HHs w/Food Stamps/SNAP (ACS 5-Yr). Выберите процентный показатель (%) и отмените выбор показателя количества (#).

    Переменная 2022 HHs w/Food Stamps/SNAP (ACS 5-Yr) с метрикой процента

    Теперь данные по домохозяйствам (HHs), имеющим продовольственные талоны, будут представлены в процентах от общего числа домохозяйств, а не в виде необработанного числа.

  9. Используя строку поиска, найдите и добавьте следующие переменные с указанной метрикой:

    ПеременнаяМетрика

    2024 Median Home Value

    #

    2024 Owner Occupied HUs

    %

    2022 HHs/Gross Rent 50+% of Income (ACS 5-Yr)

    %

    2022 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr)

    %

    2024 Pop Age 25+: Bachelor's Degree

    %

    2024 Unemployed Population 16+

    %

    2022 HHs w/1+ Persons w/Disability (ACS 5-Yr)

    %

    2022 Pop 35-64: No Health Insurance (ACS 5-Yr)

    %

    2022 Pop 65+: No Health Insur (ACS 5-Yr)

    %

    2022 HHs w/No Internet Access (ACS 5-Yr)

    %

    Вы выбрали всего 12 переменных.

  10. Нажмите OK.

    Переменные добавятся на панель инструмента Обогатить слой. Вы сохраните этот список переменных на случай, если позже захотите использовать их снова для анализа другого округа.

  11. Щелкните Save List.

    Кнопка Сохранить список

  12. В окне Сохранить список переменных в поле Имя введите Социально-экономические и демографические переменные. Нажмите OK.

    Вы можете получить доступ к этому списку переменных позже, открыв окно Браузер данных и перейдя на вкладку Списки переменных.

    Прежде чем запустить инструмент, вы оцените количество необходимых кредитных ресурсов. Число используемых этим инструментом кредитов зависит от числа переменных и размера географической области. Поскольку вы используете небольшую область изучения, количество кредитов должно быть относительно небольшим. Если бы вы использовали этот инструмент в более крупном округе с большим количеством переписных участков, количество кредитов могло бы быть намного больше. Рекомендуется проверить использование кредитов перед запуском инструмента, который их расходует.

  13. Вверху панели инструмента Обогатить слой щелкните ссылку оценить кредиты.

    Ссылка Оценить кредиты

    Инструменту потребуется 26,4 кредита. Для сравнения приведено число кредитов в вашей учетной записи.

    Примечание:

    Если у вас недостаточно кредитов для выполнения этого шага, или вы не хотите их тратить, вы можете использовать готовый обогащенный слой, чтобы продолжить урок. Для добавления этого слоя, на ленте, на вкладке Карта в группе Слой щелкните Добавить данные. Найдите Gwinnett_County_enriched owner:Learn_ArcGIS. В списке результатов щелкните слой Gwinnett_County_enriched. Затем закройте панель Геообработка, вместо запуска инструмента.

  14. Щелкните Запустить.

    Слой Gwinnett_County_enriched, добавлен на панель Содержание и появился на карте. Слой внешне не отличается от исходного, но содержит новую информацию в таблице атрибутов.

  15. Щелкните правой кнопкой на панели Содержание слой Gwinnett_County_enriched и выберите Таблицу атрибутов. Прокрутите таблицу вправо.

    Выбранные вами переменные были добавлены в качестве атрибутивных полей. Каждая переменная представлена столбцом таблицы.

    Таблица с обогащенными переменными

  16. Закройте таблицу. Сохраните проект.

Оценить корреляцию между переменными

Прежде чем использовать переменные, которые вы добавили для анализа, вы изучите корреляции между ними. Переменные с высокой степенью корреляции могут непропорционально сильно влиять на результаты и искажать их. Если две переменные коррелируют, возможно, вам придется удалить одну из них.

Чтобы определить корреляцию, вы создадите матрицу точечной диаграммы, которая отображает закономерности и взаимосвязи в ваших данных.

  1. Убедитесь, что на панели Содержание выбран слой Gwinnett_County_enriched.
  2. Щелкните на ленте вкладку Данные. В группе Визуализация щелкните Создать диаграмму и выберите Матрица точечной диаграммы.

    Опция Матрица точечной диаграммы в меню Создать диаграмму

    Появится пустая диаграмма и панель Свойства диаграммы.

  3. На панели Свойства диаграммы в разделе Числовые поля щелкните Выбрать.

    Кнопка Выбрать

  4. В меню Выбрать отметьте следующие поля:
    • 2024 Median Household Income
    • 2022 HHs w/Food Stamps/SNAP (ACS 5-Yr): Percent
    • 2024 Median Home Value
    • 2024 Owner Occupied HUs: Percent
    • 2022 HHs/Gross Rent 50+% of Income (ACS 5-Yr): Percent
    • 2022 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr): Percent
    • 2024 Pop Age 25+: Bachelor's Degree: Percent
    • 2024 Unemployed Population 16+: Percent
    • 2022 HHs w/1+ Persons w/Disability (ACS 5-Yr): Percent
    • 2022 Pop 35-64: No Health Insurance (ACS 5-Yr): Percent
    • 2022 Pop 65+: No Health Insur (ACS 5-Yr): Percent
    • 2022 HHs w/No Internet Access (ACS 5-Yr): Percent
  5. Щелкните Применить.

    Диаграмма обновляется, отображая матрицу точечной диаграммы для выбранных полей. Вы настроите диаграмму таким образом, чтобы использовать R Пирсона, статистический метод оценки степени корреляции между переменными.

  6. В разделе Тренд выберите Показать линию тренда.
  7. В разделе Компоновка матрицы задайте следующие параметры:
    • Для Левый нижний выберите R Пирсона.
    • Для Правый верхний выберите Диаграммы рассеивания.
    • Для Сортировать по выберите R Пирсона.

    Параметры компоновки матрицы

    Диаграмма обновится.

    Точечная диаграмма, показывающая корреляцию между социально-экономическими переменными

    Примечание:

    Чтобы лучше видеть названия переменных, вы можете изменить размер диаграммы. Вы также можете навести курсор на прямоугольник, чтобы увидеть названия сравниваемых переменных.

    Цветные прямоугольники указывают на степень корреляции между соответствующими переменными на осях x и y. Темно-розовые прямоугольники указывают на отрицательную корреляцию (когда одна переменная увеличивается, другая уменьшается), в то время как темно-зеленые прямоугольники указывают на положительную корреляцию (когда одна переменная увеличивается, другая увеличивается). Число в каждом прямоугольнике - это значение R Пирсона, которое находится в диапазоне от -1 до 1. Значение 0 показывает отсутствие корреляции. Значения ниже -.8 указывают на очень сильную отрицательную корреляцию, в то время как значения выше .8 указывают на очень сильную положительную корреляцию.

    В целом, между большинством переменных существует незначительная корреляция. Наиболее сильная корреляция наблюдается между средним доходом домохозяйства и единицами жилья, занимаемыми владельцами. Этот прямоугольник имеет значение R Пирсона, равное 0,72.

    Прямоугольник, показывающий корреляцию между средним доходом домохозяйства и домохозяйствами, занятыми собственниками

    У вас есть возможность исключить одну из этих переменных из вашего анализа из-за их сильной корреляции. Однако в этом руководстве вы сохраните и то, и другое, поскольку наличие некоторой корреляции между переменными допустимо.

  8. Закройте диаграмму и панель Свойства диаграммы.
  9. Сохраните проект.

На данный момент вы создали слой переписных участков для округа Гвиннет, штат Джорджия. Вы дополнили слой социально-экономическими данными и оценили корреляцию между переменными с помощью матрицы точечной диаграммы. Теперь вы готовы к проведению анализа пригодности.


Вычисление оценок приоритета

Анализа пригодности в ArcGIS Business Analyst Pro используется для ранжирования и оценки местоположений на основе нескольких взвешенных критериев. В этом случае вашими критериями являются переменные, которые вы использовали для обогащения слоя участков переписи. Вы будете использовать анализ пригодности для выявления областей с более высокой социально-экономической уязвимостью, которые могут быть определены в качестве приоритетных для вмешательства в зависимости от их потребностей.

Выполнение анализа пригодности

Сначала вы создадите слой для анализа пригодности. Затем вы укажете поля, которые будете использовать в качестве критериев пригодности, и соответствующим образом скорректируете влияние каждого критерия. Результатом вашего анализа будет оценка пригодности для каждого участка переписи, которая указывает на более высокий или более низкий уровень приоритета для вмешательства.

  1. Щелкните вкладку Анализ на ленте. В группе Рабочие процессы щелкните Business Analysis и выберите Анализ пригодности.

    Опция Анализ пригодности в меню Business Analysis

    Откроется инструмент Создать слой анализа пригодности. Этот инструмент создаст новый слой на панели Содержание, в котором будут храниться результаты анализа.

  2. Для Входные объекты выберите Gwinnett_County_enriched. Для Имя слоя введите Gwinnett County Priority Levels.

    Параметры инструмента Создать слой анализа пригодности

  3. Щелкните Запустить.

    Инструмент запустится и будет создан слой. После этого вы выберете критерии анализа.

  4. На ленте щелкните вкладку Анализ пригодности. В группе Критерии щелкните ниспадающее меню Добавить критерии и выберите Добавить поля из входного слоя.

    Опция Добавить поля из входного слоя в меню Добавить критерии

    Откроется инструмент Добавить критерии пригодности на основе поля.

  5. Для Входного слоя анализа пригодности убедитесь, что выбран слой Gwinnett County Priority Levels. Для Полей щелкните кнопку Добавить многие.

    Кнопка Добавить многие на панели инструмента Добавить критерии пригодности на основе поля

    Появится список полей слоя, включая переменные, которые вы добавили при обогащении.

  6. В списке полей отметьте следующие поля:
    • 2024 Median Household Income
    • 2022 HHs w/Food Stamps/SNAP (ACS 5-Yr): Percent
    • 2024 Median Home Value
    • 2024 Owner Occupied HUs: Percent
    • 2022 HHs/Gross Rent 50+% of Income (ACS 5-Yr): Percent
    • 2022 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr): Percent
    • 2024 Pop Age 25+: Bachelor's Degree: Percent
    • 2024 Unemployed Population 16+: Percent
    • 2022 HHs w/1+ Persons w/Disability (ACS 5-Yr): Percent
    • 2022 Pop 35-64: No Health Insurance (ACS 5-Yr): Percent
    • 2022 Pop 65+: No Health Insur (ACS 5-Yr): Percent
    • 2022 HHs w/No Internet Access (ACS 5-Yr): Percent
  7. Щёлкните Добавить.

    Добавлено 12 полей.

    Добавленные переменные на панели инструмента Добавить критерии пригодности на основе поля

  8. Щелкните Запустить.

    Инструмент запустится. Он вычисляет оценку пригодности для каждого участка переписи на основе выбранных вами полей. Символы слоя Gwinnett County Priority Levels обновляются, отображая диапазон значений оценки пригодности.

    Результаты оценки пригодности по умолчанию отображаются на карте

    Согласно этим результатам, все 12 полей, или критериев, имеют одинаковый вес и влияние. Однако не все критерии одинаково влияют на социально-экономическую уязвимость. Например, более высокий средний доход домохозяйства указывает на меньшую уязвимость, в то время как более высокая численность безработных указывает на большую уязвимость. Вы скорректируете переменные таким образом, чтобы они соответствующим образом влияли на результаты анализа.

    По умолчанию, когда вы вносите изменения в критерии, результаты рассчитываются и наносятся на карту автоматически. Вы отключите автоматический расчет до тех пор, пока не внесете все необходимые изменения.

  9. На вкладке Анализ пригодности в группе Оценка пригодности отключите Автоматическое вычисление.

    Автоматическое вычисление выключено

  10. В группе Критерии щелкните Панель анализ пригодности.

    Кнопка панели Анализ пригодности на ленте

    Откроется панель Suitability Analysis. В ней перечислены критерии, использованные в анализе. У каждого критерия есть связанные с ним параметры.

    На панели Анализ пригодности в разделе Настройки нажмите Взвешивание, и вы увидите, что по умолчанию все критерии имеют одинаковое значение Вес. Вес показывает, насколько важен критерий для анализа по сравнению с другими критериями. Он выражается в процентах, и все веса в совокупности должны равняться 100. Поскольку у вас 12 переменных, вес по умолчанию равен 100, деленному на 12, или 8,33. Вы можете настроить веса, чтобы сделать определенные переменные более или менее важными для анализа. Например, вы могли бы повысить значимость среднего дохода домохозяйства, но при этом снизить значимость домохозяйств, получающих талоны на питание.

    Параметр Влияние определяет, оказывает ли критерий положительное или отрицательное влияние на результаты анализа. По умолчанию все критерии оказывают положительное влияние, то есть более высокие значения указывают на более высокий приоритет вмешательства. Хотя это влияние верно для большинства критериев, некоторые из них (например, средний доход домохозяйства) должны оказывать негативное влияние, то есть более низкие значения указывают на более высокий приоритет.

    Опция Фильтр предоставляет параметры Минимальное значение и Максимальное значение, которые можно использовать для исключения из анализа объектов, выходящих за пределы минимального или максимального диапазона.

    В этом руководстве вы не будете изменять веса или фильтровать значения. Однако для некоторых параметров вы можете изменить их влияние.

  11. На вкладке Критерии прокрутите и найдите переменную 2024 Median Household Income. Для Влияния выберите Обратить.

    Опция Обратить для переменной 2024 Median Household Income

  12. Для следующих переменных измените Влияние на Обратное:
    • 2024 Median Home Value
    • 2024 Owner Occupied HUs: Precent
    • 2024 Pop Age 25+: Bachelor's Degree: Percent

    Теперь все критерии оказывают соответствующее влияние на анализ. Вы пересчитаете оценку пригодности.

  13. На ленте, в группе Оценка пригодности, щелкните Вычисление.

    Слоя Gwinnett County Priority Level обновится, отображая внесенные изменения. Участки с более низким приоритетом выделяются желтым цветом, а участки с более высоким приоритетом - красным.

    Обновленные уровни приоритета на карте

    На карте показано множество особо важных участков переписи в центральной и западной частях округа, а также несколько особо важных участков на севере и юге.

  14. Щелкните Просмотр результатов, чтобы просмотреть сводку ваших результатов.

    Вы можете исследовать их интерактивно в виде гистограммы, точечной диаграммы или представления таблицы и экспортировать результаты в Excel. В виде Сводка вы можете увидеть, что в округе Гвиннетт имеется 220 переписных районов со средним показателем индекса социально-экономической уязвимости 0,3. Вы также можете интерактивно изучить 5 лучших и 5 худших переписных района на основе их оценок уязвимости.

    Индикаторы диаграммы Просмотреть результаты

  15. Сохраните проект.

Назначение символов для участков

Теперь, когда ваш анализ пригодности завершен, вы присвоите результатам символы. В настоящее время существует пять классов символов, заданных статистическими шаблонами в наборе данных. Ваши символы будут классифицировать данные по квартилям, которые разделят их на четыре равные части.

  1. На панели Содержание щелкните правой кнопкой мыши Gwinnett County Priority Levels и выберите Символы.

    Появится панель Символы. На слое уже используются символы градуированных цветов, поэтому необходимо изменить только метод и количество классов.

  2. Для Метода выберите Квантиль. Для Классы выберите 4.

    Параметры Метод и Классы на панели Символы

    Вы также измените цветовую схему.

  3. Для Цветовая схема выберите Пурпурный (4 класса).

    Цветовая схема Пурпурный (4 класса)

    Подсказка:

    Чтобы увидеть название цветовой схемы, либо наведите на нее курсор, либо установите отметку рядом с Показать имена.

    Символы на карте изменились. Теперь в этом слое четыре класса символов. Каждый класс символов представляет 25 процентов от общего числа переписных участков, упорядоченных по уровню приоритета.

    Карта, на которой показан слой с символами оценки пригодности

    В надписях для классов символов используются предельные значения оценки пригодности для каждого квартиля. Показатели пригодности могут мало что значить для пользователей, которые не понимают, что они означают. Вы измените надписи для классов символов, чтобы они описывали уровень приоритета каждого квартиля.

  4. В разделе Классы дважды щелкните по надписи первого класса символов, чтобы отредактировать ее. Введите Class 1: Least Priority и нажмите Enter.

    Надпись Class 1

  5. Измените надпись второго класса символов на Class 2: Low Priority, третьего - на Class 3: Moderate Priority и четвертого - на Class 4: High Priority.

    Надписи на панели Содержание обновятся.

    Надписи на панели Содержание

  6. Закройте панель Символы. Сохраните проект.

Вы выполнили анализ пригодности в ArcGIS Business Analyst Pro, чтобы определить, какие участки переписи должны быть приоритетными для мероприятий по снижению социально-экономической уязвимости. Далее вы добавите контекст к результатам, используя диаграммы и демографические данные.


Добавление контекстной информации к результатам

Созданный вами слой определяет приоритетность участков переписи населения в округе Гвиннетт для проведения мероприятий на основе показателей социально-экономической уязвимости. Несмотря на то, что ваш анализ завершен, вы все равно можете улучшить свою карту, используя контекстную информацию, которая позволит лучше понять демографию округа.

Сначала вы создадите диаграмму, отображающую определенные демографические переменные, такие как доход, для каждого уровня приоритета. Затем вы добавите к карте еще один слой, показывающий преобладающую расу или этническую принадлежность в каждом районе. Этот контекст может помочь директивным органам принимать более обоснованные решения о справедливом распределении ресурсов в зависимости от потребностей.

Классификация участков по уровню приоритета

Когда вы присваивали символы слою уровней приоритета, вы классифицировали данные по квартилям. Эти квартили послужили основой для определения ваших уровней приоритета, варьирующихся от наименее приоритетного до высокоприоритетного. В настоящее время эта классификация существует только в символах слоя. Чтобы создать диаграмму или провести дальнейший анализ с использованием этой классификации, вам нужно создать поле в таблице атрибутов слоя, чтобы показать уровень приоритета каждого участка. Вы можете сделать это с помощью инструмента Переклассифицировать поле.

  1. Щелкните вкладку Анализ на ленте. В группе Геообработка щелкните Инструменты.
  2. На панели Геообработка найдите и откройте инструмент Переклассифицировать поле.

    Этот инструмент переклассифицирует поле на основе указанного статистического метода и создает новое поле с результатами.

  3. Для Входной таблицы выберите Gwinnett County Priority Levels\Candidate Sites.

    Далее необходимо выбрать поле для переклассификации. Выходное поле, созданное в результате анализа пригодности, называется Final Score.

  4. Для Поле для переклассификации выберите Final Score.

    Параметры Входная таблица и Поле для переклассификации

  5. Для Метода переклассификации выберите Квантиль. Для Число классов введите 4.
  6. Для Имя выходного поля введите Priority_Level_by_Quartile.

    Параметры Метод классификации, Число классов и Имя выходного поля

  7. Щелкните Запустить.

    Инструмент запустится. Поскольку анализ затронул только таблицу атрибутов, карта не изменилась.

  8. Откройте таблицу атрибутов для слоя Candidate Sites. Переместитесь в конец таблицы.

    Таблица с полями переклассификации

    Инструмент добавил два поля в конец таблицы: Priority_Level_by_Quartile_CLASS и Priority_Level_by_Quartile_RANGE. В первом показано, находится ли участок в первом, втором, третьем или четвертом квартиле, в то время как во втором показан диапазон значений в квартиле участка. Поскольку вы использовали тот же метод классификации для символов слоя, классы в таблице соответствуют символам.

  9. Закройте таблицу.

Создание диаграммы для сравнения классов

Ценность создания поля с классами квартилей заключается в том, что вы можете использовать эти классы для дальнейшего анализа. Например, что, если бы вы захотели узнать, как отличается определенный социально-экономический показатель, такой как средний доход, в зависимости от класса? Вы создадите диаграмму, которая покажет средний доход для каждого класса.

  1. На панели Содержание щелкните правой кнопкой Candiate Sites, укажите Построить диаграмму и выберите Столбчатая диаграмма.

    Опция Столбчатая диаграмма в меню Построить диаграмму

    Появится диаграмма и панель Свойства диаграммы.

  2. На панели Свойства диаграммы для Категория или Дата выберите Priority_Level_by_Quartile_CLASS.

    Вы настроите ось y так, чтобы она показывала средний доход семьи.

  3. В разделе Агрегирование выберите Среднее.
  4. Для Числовые поля щелкните Выбрать. Отметьте 2024 Median Household Income и щелкните Применить.

    Панель Свойства диаграммы с параметрами на вкладке Данные

    Диаграмма обновляется, чтобы показать средний доход домохозяйства в 2024 году для каждого уровня приоритета. Прежде чем вы рассмотрите диаграмму, вы измените ее название и надписи для осей, чтобы они были более понятными.

  5. На панели Свойства диаграммы перейдите на вкладку Общие.

    Вкладка Общие

  6. Укажите параметры следующим образом:
    • В Заголовок диаграммы введите Priority class by 2024 median household income.
    • Для Заголовок по оси X введите Priority class.
    • Для Заголовок по оси Y введите Mean of 2024 median household income.

    Панель Свойства диаграммы с параметрами на вкладке Общие

    Теперь диаграмма завершена.

    Столбчатая диаграмма с классами приоритета по среднему доходу домохозяйств за 2024 год

    На диаграмме видна четкая тенденция к тому, что более приоритетные классы населения имеют более низкий средний доход домохозяйства. Доход в 1-м классе (около 133000 долларов) более чем в два раза превышает доход в 4-м классе (около 58645 долларов), что дает представление об экономическом неравенстве по всему округу. В 2024 году средний доход домохозяйства в Джорджии составлял 86853 доллара. Класс 3 находится немного выше этой отметки, в то время как класс 4 находится ниже нее на почти 30000 долларов.

    Подсказка:

    Вы можете повторить процесс, описанный в этом разделе, чтобы создать диаграммы для любой демографической переменной, которую вы использовали для анализа пригодности. Вы даже можете использовать инструмент Обогатить слой, чтобы добавить другие переменные для сравнения. Например, вы могли бы дополнить свои данные информацией о расе и этнической принадлежности и распределить их по уровням приоритета, чтобы лучше понять, как раса и этническая принадлежность различаются в разных социально-экономических группах.

  7. Закройте диаграмму и панель Свойства диаграммы.

Добавление данных о расе и этнической принадлежности

До сих пор в вашем анализе не учитывались раса и этническая принадлежность. Расовая и этническая принадлежность часто взаимосвязаны с социально-экономической уязвимостью и могут быть важными факторами, которые следует учитывать при определении приоритетности ресурсов для вмешательства. Чтобы добавить контекст к результатам анализа, вы добавите слой ArcGIS Living Atlas, показывающий преобладающую расу в каждом участке переписи.

  1. На ленте щелкните вкладку Карта. В группе Слой щелкните кнопку Добавить данные.

    Кнопка Добавить данные

  2. В окне Добавить данные в разделе Портал щелкните Living Atlas. Найдите ACS Race and Hispanic Origin Variables.
  3. Дважды щелкните ACS Race and Hispanic Origin Variables - Centroids.

    Слой ACS Race and Hispanic Origin Variables - Centroids в списке результатов поиска

    Слой состоит из трех подслоев, соответствующих различным географическим регионам: округу, штату и участку переписи. Вы добавите слой участков, поскольку в вашем анализе используются участки переписи.

  4. Дважды щелкните Tract.

    Подслой Tract

    Слой будет добавлен на карту.

    Карта с центроидами ACS

    На слое показаны центроиды, или точечные символы, представляющие центр полигона (в данном случае полигоны переписных участков). Размер круга соответствует численности населения, а цвет - преобладающей расе или этнической принадлежности в каждом районе. Прозрачность каждого символа указывает на степень преобладания.

    Вы создадите определяющий запрос, который покажет только округ Гвиннетт.

  5. На панели Содержание дважды щелкните Tract.

    Слой Tract на панели Содержание

  6. Щелкните на закладку Определяющий запрос в диалоговом окне Свойства слоя. Щелкните Новый определяющий запрос.

    Кнопка Новый определяющий запрос

  7. Создайте выражение Where State равно Georgia. Добавьте выражение И County равно Gwinnett County.

    Запрос с двумя условиями

  8. Нажмите OK.

    Окно Свойства слоя закроется, запрос будет применен. Теперь показаны только центроиды для округа Гвиннетт.

    Наконец, вы измените символы, чтобы центроиды отображались более четко по уровням приоритета.

  9. На панели Содержание щелкните правой кнопкой Tract и выберите Символы.

    К каждому символу вы добавите гало, чтобы он был более заметен на фоне различных цветов фона.

  10. В разделе Классы щелкните Дополнительно и выберите Формат всех символов.

    Опция Формат всех символов

  11. Перейдите на вкладку Свойства. Разверните Гало и измените Символ гало на Заливка черным.

    Параметры символа Гало с выбранной черной заливкой

  12. Измените Размер гало на 0.5 pt.

    Параметр Размер гало

  13. В нижней части панели Символы щёлкните Применить.

    Гало применяется к карте. Вы также настроите размер и прозрачность символов.

  14. Щелкните кнопку опций и выберите Изменить символы по атрибутам.

    Кнопка Вернуться на страницу основных символов

  15. Разверните Прозрачность. Для Низких значений введите 60%.

    Параметр Низкие значения в разделе Прозрачность

  16. Разверните Размер. Измените Минимальный размер на 5 pt, а Максимальный размер на 35 pt.

    Параметры Минимальный размер и Максимальный размер в разделе Размер

    Изменения применяются к карте. Теперь стало легче распознавать цвет каждого символа.

    Результирующая карта

    Карта наглядно демонстрирует расовое и этническое разнообразие округа Гвиннет. На многих приоритетных участках переписи населения в западной части округа отмечены зеленые (испаноязычные) или желтые (черные) центроиды, что указывает на расовое неравенство и социально-экономическую уязвимость. В этом контексте политики смогут лучше понять, как раса и этническая принадлежность влияют на ваши результаты.

  17. Сохраните проект.

Обоснование переменных

Каждая из переменных или показателей, использованных в этом примере анализа, отражает различные аспекты социально-экономической уязвимости. Рекомендуется, выбирать и разрабатывать измерения и индикаторы в сотрудничестве с группой заинтересованных сторон, в которую входят члены или представители затронутого сообщества. Чтобы узнать больше о выборе показателей для создания составного индекса, ознакомьтесь с техническим документом Esri Создание составных индексов в ArcGIS: Практические рекомендации.

ИзмерениеПеременные или ИндикаторыОсновная причина

Доход и статус занятости

  • 2024 Median Household Income
  • 2024 Unemployed Population 16+: Percent

Доход и статус занятости могут свидетельствовать об общем экономическом состоянии и возможностях рынка труда в регионе.

Бедность и государственная помощь

  • 2022 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr): Percent
  • 2022 HHs w/Food Stamps/SNAP (ACS 5-Yr): Percent

Высокий уровень бедности является одним из показателей общего экономического состояния сообщества и доли населения, которое, вероятно, испытывает трудности с удовлетворением основных потребностей, таких как питание, жилье и медицинское обслуживание. Бедность также часто ассоциируется с целым рядом других факторов уязвимости, включая ограниченный доступ к качественному образованию, пребывание в районах с более высоким уровнем преступности и повышенные риски для здоровья. Дети, растущие в бедности, особенно подвержены риску, что в долгосрочной перспективе скажется на их образовании, здоровье и будущих экономических возможностях.

Доступность жилья и обременение

  • 2022 HHs/Gross Rent 50+% of Income (ACS 5-Yr): Percent
  • 2024 Median Home Value
  • 2024 Owner Occupied HUs: Percent

Доступность жилья свидетельствует о финансовом бремени, лежащем на домохозяйствах. Расходы на жилье в идеале не должны превышать 28-33 процентов дохода семьи. Домохозяйства, которые сильно обременены выплатами по ипотечным кредитам, более уязвимы к экономической нестабильности в случае снижения доходов или потери работы.

Средняя стоимость жилья - это один из показателей, который может отражать общее экономическое процветание региона, в то время как процент жилых единиц, занятых владельцами, дает ценную информацию о стабильности сообщества и долгосрочных инвестициях.

Образование и доступ к цифровым услугам

  • 2024 Pop Age 25+: Bachelor's Degree: Percent
  • 2022 HHs w/No Internet Access (ACS 5-Yr): Percent

Более высокий уровень образования, как правило, приводит к улучшению перспектив трудоустройства, повышению доходов и улучшению качества жизни.

Доступ в Интернет имеет решающее значение для получения образования, поиска работы и доступа к услугам. Отсутствие доступа к цифровым технологиям может усугубить неравенство в образовании и экономическом положении.

Доступ к медицинскому обслуживанию

  • 2022 Pop 35-64: No Health Insurance (ACS 5-Yr): Percent
  • 2022 Pop 65+: No Health Insurance (ACS 5-Yr): Percent

Лица, не имеющие медицинской страховки, могут быть обременены высокими медицинскими расходами. Это может привести к значительным экономическим потерям, особенно в случае неожиданного и серьезного заболевания или травмы. Люди, не имеющие медицинской страховки, с меньшей вероятностью получат доступ к профилактическим услугам, таким как регулярные осмотры, вакцинации и раннее выявление заболеваний. Это может привести к несвоевременной диагностике и лечению, что приведет к более серьезным заболеваниям, лечение которых обходится дорого.

Инвалидность и доступность

  • 2022 HHs w/1+ Persons w/Disability (ACS 5-Yr): Percent

В этом компоненте учитываются уникальные проблемы, с которыми сталкиваются домохозяйства, в которых есть члены с ограниченными возможностями. Инвалидность может повлиять на возможности трудоустройства, уровень дохода, доступ к медицинскому обслуживанию и общее качество жизни.

В этом руководстве вы провели анализ пригодности для определения социально-экономической уязвимости. Вы дополнили данные переписных участков социально-экономическими показателями, рассчитали показатели уязвимости для каждого участка и сопоставили результаты с данными о расовой и этнической принадлежности, выявив важные выводы и потенциальные последствия для политики. Этот анализ позволил вам выделить участки переписи населения в округе Гвиннетт, которые должны быть приоритетными для проведения целенаправленных мероприятий, что позволит политикам на основе полученных данных получить представление о позитивных изменениях в сообществе.

Этот рабочий процесс может быть выполнен для любого округа США. Чтобы ознакомиться с анализом на национальном уровне, см. веб-карту Socioeconomic Vulnerability. Дополнительные сведения о рабочем процессе анализа пригодности см. в разделе Выполнение анализа пригодности.

Вы можете найти больше учебных пособий в галерее учебных пособий.